import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


# 当查询和键是不同长度的矢量时，可以使用加性注意力作为评分函数
def masked_softmax(X, valid_lens):
    """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作"""
    # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量
    if valid_lens is None:
        return nn.functional.softmax(X, dim=-1)
    else:
        shape = X.shape
        if valid_lens.dim() == 1:
            # 将 valid_lens 中的元素按顺序重复n次组成一个更大的1D张量
            valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1])
        else:
            # 将 valid_lens 拉成一个1D的张量，保证元素数和X的元素数一样
            valid_lens = valid_lens.reshape(-1)
        # 最后一轴上被掩蔽的元素使用一个非常大的负值替换，从而其softmax输出为0
        X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens,
                              value=-1e6)
        return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)


class AdditiveAttention(nn.Module):
    """加性注意力"""

    def __init__(self, key_size, query_size, num_hiddens, dropout, **kwargs):
        super(AdditiveAttention, self).__init__(**kwargs)
        self.W_k = nn.Linear(key_size, num_hiddens, bias=False)
        self.W_q = nn.Linear(query_size, num_hiddens, bias=False)
        self.w_v = nn.Linear(num_hiddens, 1, bias=False)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, queries, keys, values, valid_lens):
        queries, keys = self.W_q(queries), self.W_k(keys)
        # print("Q K ", queries.shape, keys.shape, queries.unsqueeze(2).shape, keys.unsqueeze(1).shape)
        # 在维度扩展后，
        # queries的形状：(batch_size，查询的个数，1，num_hidden)
        # key的形状：(batch_size，1，“键－值”对的个数，num_hiddens)
        # 使用广播方式进行求和
        features = queries.unsqueeze(2) + keys.unsqueeze(1)
        features = torch.tanh(features)
        # print(queries.shape,keys.shape,queries.unsqueeze(2).shape,keys.unsqueeze(1).shape,features.shape,"features")
        # self.w_v仅有一个输出，因此从形状中移除最后那个维度。
        # scores的形状：(batch_size，查询的个数，“键-值”对的个数)
        # 从广播求和开始到下面这里，都是在制造一个邻接矩阵的形式。最终保证是【batch_size,Q_lens,K_lens】的形状即可。
        scores = self.w_v(features).squeeze(-1)
        """
        Q [32, 7, 20]
        K [32, 13, 12]
        scores [32, 7, 13] 
        """
        # 抛开batch_size 不算得到的 [5, 100] 的矩阵为邻接矩阵
        self.attention_weights = masked_softmax(scores, valid_lens)
        # print("self.attention_weights",scores.shape,self.attention_weights[0])
        # values的形状：(batch_size，“键－值”对的个数，值的维度)
        return torch.bmm(self.dropout(self.attention_weights), values)


"""
用一个小例子来演示上面的AdditiveAttention类， 其中查询、键和值的形状为（批量大小，步数或词元序列长度，特征大小）， 实际输出为
、
和
。 注意力汇聚输出的形状为（批量大小，查询的步数，值的维度）。
"""
batch_size = 32

queries, keys = torch.normal(0, 1, (batch_size, 7, 20)), torch.ones((batch_size, 13, 12))
# values的小批量，两个值矩阵是相同的                               self.attention_weights
values = torch.arange(156, dtype=torch.float32).reshape(1, 13, 12).repeat(
    batch_size, 1, 1)
print("Q torch.Size", queries.shape)
print("K torch.Size", keys.shape)
print("V torch.Size", values.shape)

valid_lens = torch.tensor([[i for i in range(1, 8)]] * batch_size)
attention = AdditiveAttention(key_size=12, query_size=20, num_hiddens=16,
                              dropout=0.1)
attention.eval()
print(attention(queries, keys, values, valid_lens).shape)
"""
批量大小=2
查询的步数=1
特征大小=20
词元序列长度=10
值的维度=4
Q torch.Size torch.Size([32, 7, 20])
K torch.Size torch.Size([32, 13, 12])
V torch.Size torch.Size([32, 13, 12])
32 7 12
"""

queries = torch.randn([32, 7, 16])
keys = torch.randn([32, 13, 16])
d = queries.shape[-1]
scores = torch.bmm(queries, keys.transpose(1, 2)) / math.sqrt(d)
print(scores.shape)